关于深度学习考研的专业选择，结合搜索结果分析如下：

一、核心相关专业

计算机科学与技术

覆盖深度学习核心课程（如机器学习、深度学习、计算机视觉等）；

提供编程、算法设计与数据结构等基础，适合系统开发与研究。

人工智能

专注人工智能基础理论与算法（含深度学习、自然语言处理等）；

强调理论与实践结合，适合算法开发与智能系统设计。

数据科学与大数据技术

涵盖数据挖掘、机器学习、深度学习及大数据处理技术；

适合数据驱动型项目，如数据分析、数据可视化等。

二、相关辅助专业

软件工程

掌握软件开发全流程（需求分析、设计、测试等），适合算法实现与系统集成。

数学与应用数学

提供线性代数、概率论等数学基础，支撑深度学习算法理论分析。

信息与通信工程

涉及网络编程、云计算，为深度学习提供基础设施支持。

三、新兴交叉领域

机器人工程

结合深度学习与机械设计，应用于无人驾驶、智能机器人等方向。

半导体编程与深度学习

专注半导体基础与算法实现，适合半导体行业从业。

四、选择建议

优先考虑计算机科学与技术，其课程设置最全面且与深度学习关联度最高；

结合兴趣方向：

若侧重应用（如医疗、无人驾驶），可考虑数据科学与大数据技术或机器人工程；

强化数学基础：数学与应用数学专业适合理论研究型考生。

建议根据职业规划、兴趣及自身编程基础综合选择，同时关注招生简章中的具体课程设置。